洞见未来AI驱动下的ToG行业发展展望

伴随着世界发展，行业动荡加剧，很多ToG的从业者们，受到的冲击比面向大众市场的从业者们更加严峻。

如何面向AI，进行新质生产力的实践，是当前ToG企业面对的问题，机器人、航空航天，毕竟不是所有企业和客户都能玩的，如何面对利用现有业务，拥抱AI才是，要给客户推广的解决方案。

目前从AI+的技术路线上看，肯定还是国产化主导，但是各个业务厂商如何开发生态呢，目前在技术上已经有了方向，RAG+MCP，是我目前看到的最佳实践。

十五和十六五，基本上应该是围绕这块来做项目。

具体思路，国产化系统（麒麟、鸿蒙），内嵌系统级国产化大模型LLM（deepseek、other），围绕这个平台，做以下几件事：

1、客户端升级改造适配。（少量应用）

2、服务和数据升级改造适配。（实现MCP协议，达到AI可以调用）

3、业务模型和知识RAG化升级。（LLM应该不会频繁训练，而且涉及ToG和ToJ业务的敏感性也应该不会进行通用训练，应该在通用训练的成果上，使用RAG本地知识库来为LLM扩展业务知识。达到让AI了解业务的目的）

4、围绕系统级LLM结合MCP开发各种高层次应用。（这种应用更多应该是行业交叉、高层次抽象的，应该是十六五时代伴随标准出现。十五应该能做到MCP化就挺给力了。）

 

传统的行业解决方案提供商，有两种生意：升级现有SDK，MCP化；围绕着LLM做RAG行业知识库，类似于给数据打标签。

做RAG行业知识库的价值会更高，随着数据入表等政策实施，如何对数据再加工，形成AI可识别的知识，是一门科学。当然这种价值需要标准出台和行业认可。

 

最后祝各位好运，加油！

2025年5月6日